研究基于Noah-MP陆面模型与集合卡尔曼滤波算法，将欧洲空间局气候变化倡议（ESA CCI）的卫星土壤湿度产品（2002–2019年）同化至模型。通过对比开放循环（模型仅运行）与同化实验，结合94个地面站点实测数据及区域创新增量统计诊断，量化评估三大设计因素的影响：1）观测误差设定；2）偏差校正方法对比；3）气象强迫数据选择（ERA5与MERRA-2驱动的模型性能差异）。实验覆盖欧洲全域，重点分析不同地表覆盖类型（农田/森林）下同化效果的敏感性。

　　该研究为优化土壤湿度同化系统提供了关键设计指南：合理设定观测误差、采用月度偏差校正、优选气象强迫数据可显著提升欧洲区域土壤湿度估算可靠性。未来需探索动态误差估计、多因素交互优化，并扩展至植被动态响应研究，以进一步释放卫星-模型协同潜力，支撑气候变化精准应对。相关研究成果以Impact of Design Factors for ESA CCI Satellite Soil Moisture Data Assimilation over Europe为题发表在Journal of Hydrometeorology上。

同化技能提升（ΔR_anom）与模型/反演技能及地表覆盖（森林、耕地）的关系